1. Andrej Karpathy – Neural Networks: Zero to Hero
https://github.com/karpathy/nn-zero-to-hero
Andrej Karpathy 的经典系列，从零实现自动微分（micrograd）、MLP、CNN 到 nanoGPT。配套 YouTube 视频，纯 NumPy 代码，零框架干扰。绝对入门首选，帮你真正理解神经网络底层原理。2026 年依然是打基础的金标准。
2. Hugging Face Transformers
https://github.com/huggingface/transformers
Hugging Face 的核心库，Star 超 150k，提供数千预训练模型的统一接口，支持文本、图像、音频、多模态。学习 Pipeline API、微调、加速等。上手现代大模型必备，几乎所有新模型都第一时间在这里发布。
3. FastAI / fastbook
https://github.com/fastai/fastbook
FastAI 官方 Jupyter Notebook，自顶向下教学：先快速建应用，再深挖原理。覆盖图像、NLP、表格、推荐系统等。配套免费课程和书籍。适合想快速出成果的实战学员，代码简洁高效。
4. Made-With-ML
https://github.com/GokuMohandas/Made-With-ML
Goku Mohandas 的端到端 MLOps 课程：数据标注、实验跟踪、部署、监控、责任 AI 等。配套互动网站。弥补算法课程短板，教你把模型真正落地生产。
5. Chip Huyen – Machine Learning Systems Design
https://github.com/chiphuyen/machine-learning-systems-design
这是一个开源小册子（PDF），聚焦机器学习系统设计的四个主要步骤：项目规划、数据管道、建模、部署监控。带大量练习题和案例分析。注意：不是 Chip Huyen 那本正式书籍的仓库（后者是 dmls-book）。适合中高级学员和大厂面试，系统设计题常考。
6. d2l-ai/d2l-en（Dive into Deep Learning）
https://github.com/d2l-ai/d2l-en
亚马逊科学家团队维护的互动深度学习书籍，支持多框架（PyTorch、TensorFlow、MXNet）代码、数学推导和讨论。已被全球 500+ 大学（包括 Stanford、MIT、Harvard）采用。内容全面，从基础到高级主题。理论+代码+数学完美结合，适合想系统性学习的同学。网站：https://d2l.ai
7. aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide
https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide
生成式 AI 一站式资源合集：每月最佳论文、面试准备、免费课程、Notebook、研究更新等。社区维护活跃。2026 年生成式 AI 仍是主流，这个仓库帮你快速跟上前沿动态和求职资源。
想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！
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一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势
想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：
1. 100+本大模型方向电子书
2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势
报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：
- 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
- 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
- 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
- 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。
3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战
PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：
- 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
- 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
- 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
- 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。
二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走
想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！
1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位
面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：
2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点
针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：
3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题
专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：
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三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容
刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！
路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。
L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】
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